申请/专利权人：华中科技大学

申请日：2022-03-04

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN114741947B

主分类号：G06F30/27

分类号：G06F30/27;G06N3/045;B23Q15/12

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.06.25#授权;2022.07.29#实质审查的生效;2022.07.12#公开

摘要：本发明提供一种金属切削突变现象建模方法及系统，确定第一神经网络，第一神经网络模拟金属切削过程中的标准尖点突变模型；确定第二神经网络，其前一级神经网络包括第三、第四神经网络，后一级神经网络为训练好的第一神经网络，第三、第四神经网络的输出层共同构成后一级神经网络的输入层；第三神经网络描述从实际控制参数到理论控制参数之间映射关系，第四神经网络描述从实际控制参数和实际状态参数到理论状态参数之间映射关系；本发明利用多个预先训练的神经网络组合，来模拟从实际控制状态参数到理论控制状态参数的映射关系，能尽可能准确反映切削突变现象和所在系统的真实情况，保证所建切削突变数学模型的预报精度。

主权项：1.一种金属切削突变现象建模方法，其特征在于，包括如下步骤：确定第一神经网络，所述第一神经网络用于模拟金属切削过程中的标准尖点突变模型，以基于突变理论确定由理论控制参数和理论状态参数组成的尖点型突变的约束关系式；所述约束关系式包括：势函数、平衡曲面方程以及分叉集曲线方程；确定第二神经网络，所述第二神经网络分为前后两级神经网络，前一级神经网络包括第三神经网络和第四神经网络，后一级神经网络为训练好的第一神经网络，所述第三神经网络的输出层和第四神经网络的输出层共同构成后一级神经网络的输入层；所述第三神经网络用于描述从实际控制参数到理论控制参数之间映射关系，所述第四神经网络用于描述从实际控制参数和实际状态参数到理论状态参数之间映射关系；对第二神经网络进行训练的过程中，固定其后一级神经网络中神经元的权重和偏置，且设定第二神经网络输出层中代表平衡曲面方程和分叉集曲线方程输出值的标签为0，以利用第二神经网络模拟金属切削过程发生突变现象的临界工作情况；所述金属切削过程中发生的突变包括：流屑角突变、切屑分叉突变、切屑折断突变以及积屑瘤突变中的至少一个；针对流屑角突变，所述实际控制参数包括：切削宽度和切削厚度；实际状态参数包括：流屑角；针对切屑分叉突变，所述实际控制参数包括：刃形角和前角；实际状态参数包括：切屑分叉与否；针对切屑折断突变，所述实际控制参数包括：切削宽度和切削厚度；实际状态参数包括：切屑折断与否；针对积屑瘤突变，所述实际控制参数包括：切削速度和切削厚度；实际状态参数包括：积屑瘤的高度；基于训练好的第二神经网络得到训练好的第三神经网络和训练好的第四神经网络；将金属切削过程中的实际控制参数和实际状态参数输入到训练好的第三神经网络和训练好的第四神经网络中，得到从实际控制参数到理论控制参数之间的映射关系以及从实际控制参数和实际状态参数到理论状态参数之间的映射关系，进而基于得到的映射关系模拟对应的平衡曲面以及分叉集曲线，完成对金属切削突变现象的建模；建模所模拟的平衡曲面以及分叉集曲线用于对金属切削过程进行指导，以控制金属切削过程中发生突变现象或避免突变现象。

全文数据：

权利要求：

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